Les mathématiques sont la couche
sur laquelle tout le reste repose.
Chiffrement, calculs de charge, budgets, médicaments, les preuves dans un procès. Elles déterminent aussi la part de la vie publique que l’on peut vérifier soi-même.
La logique, les statistiques et la modélisation nous permettent de nous faire notre propre opinion.
Logique
Tu peux suivre un raisonnement et voir où il cède, plutôt que de croire celui qui le présente le plus habilement.
Statistiques
Tu peux lire un chiffre dans l’actualité et comprendre ce qu’il dit, et ce qu’il ne dit pas.
Modélisation
Tu peux évaluer une prévision énergétique, un budget ou un traitement médical sans attendre qu’on te dise quoi en penser.
Sans ces compétences, les citoyens en sont réduits à faire confiance à celui qui paraît le plus convaincant. C’est en mathématiques que nous les apprenons, et pour la plupart d’entre nous cela se joue dans une poignée de cours durant les premières années d’études. Ces cours déterminent combien de personnes restent capables de questionner ce qu’on leur dit.
Ce que nous voulons atteindre
Que les mathématiques soient comprises assez profondément pour servir
Non pas seulement pour réussir un examen puis l’oublier, mais pour y recourir dès qu’un chiffre, une affirmation ou une décision dans leur propre vie l’exige.
L’humain reste au cœur
Ce sont les personnes qui réfléchissent. Nous construisons des outils qui les soutiennent, pas des outils qui prennent le relais.
Nous utilisons l’IA de manière responsable pour y parvenir
L’IA est l’outil le plus puissant dont nous disposons pour rendre les mathématiques compréhensibles à grande échelle. Elle n’aide que si elle rend plus capable la personne qui l’utilise, et c’est l’exigence que nous lui imposons.
Nous sommes optimistes. Nous croyons que c’est faisable, et nous préférons passer les prochaines années à mettre cette conviction à l’épreuve plutôt que de supposer le contraire.
Nous l’opérons. Les établissements gardent la main.
Quelqu’un doit faire tourner le système : le maintenir en service, le sécuriser et le tenir à jour à mesure que les modèles d’IA évoluent. Nous le faisons pour le compte des établissements qui s’y fient. Opérer une infrastructure pour autrui s’accompagne de responsabilités, et nous les prenons au sérieux.
Les établissements peuvent inspecter ce dont ils dépendent
Les établissements partenaires ont accès au code source et peuvent l’examiner, l’auditer et proposer des modifications. Opérer un système pour le compte d’autrui ne fonctionne que s’ils peuvent voir comment il fonctionne.
Leurs équipes peuvent contribuer
Les établissements partenaires peuvent désigner des contributeurs. Leur travail rejoint la base de code commune sous leur propre nom et bénéficie à tous les établissements qui utilisent la plateforme.
Nous l’opérons dans l’UE
Les facultés n’ont pas besoin de monter leurs propres équipes d’exploitation. Le traitement et le stockage restent dans l’UE.
Conçu pour nous survivre
Si lytris cesse ses activités ou est racheté par une entité établie hors de l’UE, la plateforme devient un logiciel open source sous licence AGPLv3.
Les établissements disposent déjà du code source ; la conversion ne fait que lever les restrictions restantes. Aucun établissement ne devrait bâtir sur une infrastructure susceptible de disparaître en laissant ses cours en plan. Cette garantie est applicable sans nous.
Comment nous choisissons les modèles
Chaque modèle implique des compromis entre qualité, vitesse et coût, et aucun n’excelle sur les trois. lytris repose sur de nombreuses petites étapes plutôt que sur un seul modèle, si bien que chaque étape peut se situer à un point différent de ce compromis.
Qualité
Sa capacité à expliquer, corriger et raisonner, jugée sur les cas de test que nous maintenons plutôt que sur des impressions.
Vitesse
Quelqu’un attend la réponse. Un modèle deux fois plus lent doit valoir l’attente.
Coût
Quand la qualité et la vitesse le permettent, c’est le modèle le moins cher qui est utilisé. C’est ce qui rend l’ensemble abordable à exploiter.
Nous maintenons des cas de test pour chaque étape, ce qui nous permet de mesurer l’effet d’un changement de modèle sous-jacent.
Les personnes et les partenaires derrière lytris
lytris est développé par une petite équipe. Des conseillers nous obligent à rester lucides en nous disant quand nous avons tort. Des enseignants et des chercheurs mettent notre travail à l’épreuve. Nous les présenterons ici à mesure qu’ils nous rejoignent.
Équipe
Bientôt disponibleLes personnes qui construisent et opèrent lytris au quotidien.
Conseillers
Bientôt disponibleDes personnes issues de la recherche, de l’industrie et du terrain, qui bousculent notre réflexion et nous disent quand nous avons tort.
Partenariats de recherche
Bientôt disponibleDes établissements et des groupes de recherche qui mettent lytris à l’épreuve dans l’enseignement et la recherche.
Chacun devrait pouvoir vérifier ce qu’on lui dit. Y compris ce que nous vous disons.
Deux façons d’aller plus loin. Utilisez-le avec nous dans un cours, ou démontez l’argument. Les deux nous sont utiles.